La zonificación basada en IA se presenta como la respuesta para ciudades inteligentes y 'equitativas'

Creador: Jun Peng, NBBJ
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Los arquitectos de Technocrat Smart City están recurriendo a la inteligencia artificial y la teoría de sistemas para automatizar la zonificación de propiedades. El Dr. Parag Khanna tenía razón cuando dijo el 'la globalización es el sistema'. ⁃ Editor TN

Los códigos de zonificación tienen un siglo de antigüedad y son el alma de todas las principales ciudades de EE. UU.excepto posiblemente Houston), determinando qué se puede construir dónde y qué actividades pueden tener lugar en un vecindario. Sin embargo, a medida que su complejidad ha aumentado, los académicos están explorando cada vez más si sus sistemas basados ​​en reglas para racionalizar el espacio urbano podrían reemplazarse por sistemas dinámicos basados ​​en blockchains, algoritmos de aprendizaje automático y datos espaciales, lo que podría revolucionar la planificación y el desarrollo urbano para los próximos cien. años.

Estas visiones del futuro se inspiraron en mis conversaciones recientes con Kent Larson y John Clippinger, un dúo dinámico de pensamiento urbano que ha hecho de la mejora de las ciudades y la gobernanza urbana su enfoque profesional actual. Larson es un científico investigador principal en el MIT Media Lab, donde dirige el City Science Group, y Clippinger fue anteriormente investigador científico en el Grupo de dinámica humana en el MIT Media Lab y ahora es cofundador de Swytch.io que está desarrollando un token de utilidad llamado Swytch.

Uno de los desafíos más difíciles que enfrentan las principales ciudades de EE. UU. Es el precio de la vivienda, que se ha disparado en las últimas décadas, colocando una presión increíble en el presupuesto de jóvenes y viejos, solteros y familias por igual. La media el apartamento de una habitación cuesta $ 3,400 en San Francisco, y $ 3,350 en la ciudad de Nueva York, lo que hace que estas mecas de innovación estén cada vez más fuera del alcance incluso de fundadores de startups bien financiados, y mucho menos de artistas o educadores.

Sin embargo, la vivienda no es suficiente para saciar al trabajador moderno de la economía del conocimiento. Existe la expectativa de que cualquier vecindario tendrá una amplia lista de servicios, desde restaurantes agradables y baratos, espacios abiertos e instituciones culturales hasta servicios humanos críticos como supermercados, tintorerías y salones de belleza.

Hoy, una junta de zonificación simplemente trataría de exigir que varios desarrollos incluyan las comodidades necesarias como parte del proceso de permisos, lo que lleva a desiertos de alimentos y los curiosos falta de alma de algunos barrios urbanos. Sin embargo, en el mundo de Larson y Clippinger, los modelos basados ​​en reglas serían rechazados por "sistemas dinámicos y autorreguladores" basados ​​en lo que podría llamarse tokens de manera agnóstica.

Cada vecindario está formado por diferentes tipos de personas con diferentes objetivos de vida. Larson explicó que "podemos modelar estos diferentes escenarios de quiénes queremos trabajar aquí, y qué tipo de servicios queremos, entonces eso se puede delinear matemáticamente como algoritmos, y los incentivos pueden ser dinámicos en función de los datos en tiempo real".

La idea es primero tomar conjuntos de datos como tiempos de movilidad, economía de la unidad, puntajes de servicios y resultados de salud, entre muchos otros, y alimentar eso en un modelo de aprendizaje automático que está tratando de maximizar la felicidad de los residentes locales. Los tokens serían una moneda para proporcionar señales al mercado de qué cosas se deben agregar a la comunidad o eliminar para mejorar la felicidad.

Un desarrollador de apartamentos de lujo podría tener que pagar tokens, particularmente si el edificio no ofrecía servicios críticos, mientras que otro desarrollador que convierte su propiedad en espacio abierto podría estar completamente subsidiado por tokens que previamente se habían pagado al sistema. "No tiene que colapsar las señales en un solo mecanismo de precios", dijo Clippinger. En cambio, con "bucles de retroalimentación, usted sabe que hay rangos dinámicos que está tratando de mantener".

Compare ese enfoque basado en sistemas con la complejidad que tenemos hoy ...

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